模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (5): 389-397    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805001
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基于Rényi散度最大化的多特征闭环检测
王小龙1, 彭国华1
1.西北工业大学 理学院 应用数学系 西安 710129
Loop Closure Detection Based on Maximizing Rényi Divergence of Multiple Features
WANG Xiaolong1, PENG Guohua1
1.Department of Applied Mathematics, School of Natural and Applied Sciences, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710129

全文: PDF (3821 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 相比单特征,多图像特征的组合提供更多的场景判别信息,可以提高检测精度,但需要设计合适的组合准则.文中提出多特征组合的加权方法,把特征组合的闭环检测精度表示为正确匹配和错误匹配的图像对在特征空间中距离分布的Rényi散度,最优特征组合为最大化Rényi散度.分析验证Rényi散度的参数与对应最优特征组合的闭环检测性能之间的关系.实验表明,文中方法可以提高闭环检测精度.当Rényi散度的参数取0.75~1 时,最优特征组合性能最佳.
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彭国华
王小龙
彭国华
关键词 闭环检测同时定位与地图构建(SLAM)光照变化闭环检测特征组合光照变化Rényi散度特征组合Rényi散度    
Abstract:Multiple image features provide more discriminative information of the scenes compared with individual feature, and thus the performance of loop closure detection(LCD) is improved. However, a suitable combination criterion is vital. A weighting method of multiple feature combination is proposed. The accuracy of LCD of the feature combination is expressed as the Rényi divergence of the distance distributions of true matches and false matches in the feature space. The optimal feature combination maximizes the Rényi divergence. The relationship between the parameter of Rényi divergence and the performance of LCD of the optimal feature combination is analyzed and experimentally verified. The experiments show that the proposed method improves the performance of LCD significantly and the best performance is achieved with the parameter of Rényi divergence being from 0.75 to 1.
Key wordsSimultaneous Localization and Mapping(SLAM)    Loop Closure Detection    Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)    Illumination Variation    Loop Closure Detection    Feature Combination    Illumination Variation    Rényi Divergence    Feature Combination    Rényi Divergence   
收稿日期: 2018-01-15     
ZTFLH: TP 391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61201323)、陕西省自然科学基金(No.2017JM6026)资助
通讯作者: 王小龙,博士研究生,主要研究方向为视觉闭环检测、视觉SLAM.E-mail:wangxiaolongnwpu@163.com.   
作者简介: 彭国华,博士,教授,主要研究方向为图形图像处理、计算机辅助几何设计.E-mail: penggh@nwpu.edu.cn.
引用本文:   
王小龙, 彭国华. 基于Rényi散度最大化的多特征闭环检测[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(5): 389-397. WANG Xiaolong, PENG Guohua. Loop Closure Detection Based on Maximizing Rényi Divergence of Multiple Features. , 2018, 31(5): 389-397.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805001      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I5/389
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